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龙图腾网获悉中国科学院大学;中科云慧(北京)智能管控科技有限公司申请的专利基于数值模拟与SVM高效建模的环境诊断方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119623236B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411508295.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于数值模拟与SVM高效建模的环境诊断方法及装置是由王明玉;许海莹;孙倩设计研发完成，并于2024-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数值模拟与SVM高效建模的环境诊断方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及基于数值模拟与SVM高效建模的环境诊断方法及装置，属于土壤‑地下水污染防控与风险管控技术领域，环境诊断方法包括：选择与地下水环境状态与时空演化相关的关联特征变量，针对典型条件框架下复杂地下水环境系统建立基于数值模拟与SVM高效建模的环境诊断模型，可简捷实现在满足给定条件框架前提下不同应用场景土壤与地下水环境状态、演化过程及相关影响的可靠诊断预判，提高了复杂地下水系统环境演化与风险高低等评估预判的准确性、高效性及实用性，为水土环境系统保护与资源安全利用，尤其可对土壤与地下水污染精准防控修复与风险高效管控提供有力支撑，具有重要实用价值。

本发明授权基于数值模拟与SVM高效建模的环境诊断方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于数值模拟与SVM高效建模的环境诊断方法，其特征在于，包括： 选定地下水环境的关联特征变量并构建典型条件框架下相应地下水环境系统时空演化概念模型；选定并依据数学控制方程与数值模型得到数值模拟系统； 基于所述时空演化概念模型、所述数值模型和所述数值模拟系统得到影响关联特征变量时空演变的n个模型输入参变量，所述模型输入参变量具体取值为模型输入参数；选定每个模型输入参变量的变化区间进而集合得到模型输入参变量区间集； 依据给定的典型情景预设数，获取地下水环境系统不同的模型输入参数组合构成的不同典型情景；基于所述数值模拟系统获取所述不同典型情景的相应关联特征变量模拟值，将所有所述不同典型情景的模型输入参数组合及其所述相应关联特征变量模拟值的集合获得统计建模数据集；据所述统计建模数据集建立并选择所述关联特征变量与所述模型输入参变量的多元回归统计预测模型； 基于n个所述模型输入参变量得到预设数量的情景采样，获得第一组数据强化情景参数组合，通过所述数值模拟系统得到每个情景对应关联特征变量的第一组数据强化情景模拟值，将所述第一组数据强化情景参数组合及第一组数据强化情景模拟值集合后作为模型验证数据集；基于所述模型验证数据集，通过所述多元回归统计预测模型得到关联特征变量预测误差值及其分布特征；根据预测误差值及其分布特征，确定与给定预设置信度对应的预测误差随机变量分布区间； 基于n个所述模型输入参变量得到预设数量的情景采样，获得第二组数据强化情景参数组合，通过所述多元回归统计预测模型得到每个情景对应关联特征变量的第二组数据强化情景预测值；依据所述第二组数据强化情景预测值和所述给定预设置信度对应的预测误差随机变量分布区间确定所述关联特征变量预测置信区间；基于所述n个所述模型输入参变量得到预设数量的情景参数组合与所述预测置信区间进而合并得到统计分析强化建模数据集； 若给定单一环境诊断阈值，则依据所述统计建模数据集、所述统计分析强化建模数据集和所述模型验证数据集依次得到SVM分类机器学习第一组输出标签值、第二组输出标签值和第三组输出标签值； 将所述统计建模数据集和所述统计分析强化建模数据集及模型验证数据集分别对应预设数量的情景参数组合，与分别对应的所述第一组输出标签值和所述第二组输出标签值及所述第三组输出标签值合并后得到单一阈值SVM分类机器学习数据集； 若给定多个环境诊断阈值，则根据预设阈值取值变化区间及预设阈值取值数量选定不同阈值，基于所述统计建模数据集和所述统计分析强化建模数据集，以及基于所述模型验证数据集，增加环境诊断阈值为SVM分类机器学习建模的模型输入参变量，进而得到含阈值参变量SVM分类机器学习数据集； 依据所述单一阈值SVM分类机器学习数据集和所述含阈值参变量SVM分类机器学习数据集，依据并应用SVM分类模型建模原理及优化方法，依次得到相应的单一阈值SVM环境诊断模型和含阈值参变量SVM环境诊断模型； 针对符合所述典型条件框架的实际应用情景，依据具体地下水环境系统的实际条件与采集数据，获取所述模型参变量具体取值，通过所述单一阈值SVM环境诊断模型，得到对应阈值的输出标签值，所述输出标签值为环境诊断预判结果，和或依据具体地下水环境系统的实际条件与采集数据和预设环境诊断阈值，通过所述含阈值参变量SVM环境诊断模型得到环境诊断预判结果。

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